基于深度学习的多自由度机械臂轨迹跟踪方法

作者：游龚君

来源：现代制造技术与装备, 2023, 59(04): 107-109.

DOI：10.16107/j.cnki.mmte.2023.0226

• 深度学习
• 机械臂
• 轨迹跟踪
• 轨迹控制

传统机械臂轨迹跟踪方法的跟踪误差较大，因此研究基于深度学习的多自由度机械臂轨迹跟踪方法。通过对多自由度机械臂进行动力学分析，结合拉格朗日函数法，获取连杆的角速度，不断转换轨迹得到期望关节角，明确跟踪轨迹路线。通过深度学习缓慢跟踪，更新目标网络的权值。采用最近邻聚类算法更新模糊数据库，对目标函数进行优化计算，积累折扣奖励的期望值，获得最优参数改进滑膜跟踪线路，从而实现对多自由度机械臂的有效轨迹跟踪。实验结果表明，运用所提方法跟踪误差值最低，具有较好的跟踪性能，实现了对多自由度机械臂轨迹的准确跟踪。

• 单位
  贵州电子科技职业学院